本篇接着讲述 Controller 的功能方面的内容，在 Kafka 中，一个 Topic 的新建、扩容或者删除都是由 Controller 来操作的，本篇文章也是主要聚焦在 Topic 的操作处理上（新建、扩容、删除），实际上 Topic 的创建在 Kafka 源码解析之 topic 创建过程（三） 中已经讲述过了，本篇与前面不同的是，本篇主要是从 Controller 角度来讲述，而且是把新建、扩容、删除这三个 Topic 级别的操作放在一起做一个总结。
本篇接着讲述 Controller 对于监听器的处理内容 —— Broker 节点上下线的处理流程。每台 Broker 在上线时，都会与 ZK 建立一个建立一个 session，并在 /brokers/ids 下注册一个节点，节点名字就是 broker id，这个节点是临时节点，该节点内部会有这个 Broker 的详细节点信息。Controller 会监听 /brokers/ids 这个路径下的所有子节点，如果有新的节点出现，那么就代表有新的 Broker 上线，如果有节点消失，就代表有 broker 下线，Controller 会进行相应的处理，Kafka 就是利用 ZK 的这种 watch 机制及临时节点的特性来完成集群 Broker 的上下线，本文将会深入讲解这一过程。
前面两篇关于 Controller 的内容分别讲述了 Controller 选举和启动，以及副本状态机和分区状态机的内容，从本文开始会详细讲述 Controller 的一些其他功能，主要是 Controller 的对不同类型监听器的处理，这部分预计分三篇左右的文章讲述。Controller 在初始化时，会利用 ZK 的 watch 机制注册很多不同类型的监听器，当监听的事件被触发时，Controller 就会触发相应的操作。
上篇讲述了 KafkaController 的启动流程，但是关于分区状态机和副本状态机的初始化并没有触及，分区状态机和副本状态机的内容将在本篇文章深入讲述。分区状态机记录着当前集群所有 Partition 的状态信息以及如何对 Partition 状态转移进行相应的处理；副本状态机则是记录着当前集群所有 Replica 的状态信息以及如何对 Replica 状态转变进行相应的处理。
从本篇文章开始，Kafka 源码解析就正式进入了 Controller 部分，Controller 作为 Kafka Server 端一个重要的组件，它的角色类似于其他分布式系统 Master 的角色，跟其他系统不一样的是，Kafka 集群的任何一台 Broker 都可以作为 Controller，但是在一个集群中同时只会有一个 Controller 是 alive 状态。Controller 在集群中负责的事务很多，比如：集群 meta 信息的一致性保证、Partition leader 的选举、broker 上下线等都是由 Controller 来具体负责。Controller 部分的内容还是比较多的，计划分5篇左右的文章讲述，本文先来看下 Controller 的简介、Controller 的选举、Controller 选举后服务的启动流程以及 Controller 的四种不同 leader 选举机制。分区状态机、副本副本状态机以及对各种 listener 的处理将在后续的文章中展开。
前面几篇文章讲述了 LogManager 的实现、Produce 请求、Fetch 请求的处理以及副本同步机制的实现，Kafka 存储层的主要内容基本上算是讲完了（还有几个小块的内容后面会结合 Controller 再详细介绍）。本篇文章以 ReplicaManager 类为入口，通过对 ReplicaManager 的详解，顺便再把 Kafka 存储层的内容做一个简单的总结。
在上篇文章中讲述了 Fetch 请求是如何处理的，其中包括来自副本同步的 Fetch 请求和 Consumer 的 Fetch 请求，副本同步是 Kafka 多副本机制（可靠性）实现的基础，它也是通过向 leader replica 发送 Fetch 请求来实现数据同步的。本篇文章我们就来看一下 Kafka 副本同步这块的内容，对于每个 broker 来说，它上面的 replica 对象，除了 leader 就是 follower，只要这台 broker 有 follower replica，broker 就会启动副本同步流程从 leader 同步数据，副本同步机制的实现是 Kafka Server 端非常重要的内容，在这篇文章中，主要会从以下几块来讲解：
上一篇讲述完 Kafka 如何处理 Produce 请求以及日志写操作之后，这篇文章开始讲述 Kafka 如何处理 Fetch 请求以及日志读操作。日志的读写操作是 Kafka 存储层最重要的内容，本文会以 Server 端处理 Fetch 请求的过程为入口，一步步深入到底层的 Log 实例部分。与 Produce 请求不一样的地方是，对于 Fetch 请求，是有两种不同的来源：consumer 和 follower，consumer 读取数据与副本同步数据都是通过向 leader 发送 Fetch 请求来实现的，在对这两种不同情况处理过程中，其底层的实现是统一的，只是实现方法的参数不同而已，在本文中会详细讲述对这两种不同情况的处理。
这部分想了很久应该怎么去写才能更容易让大家明白，本来是计划先把 Kafka 存储层 Log 这块的写操作处理流程先详细介绍一下，但是这块属于比较底层的部分，大家可能对于这部分在整个处理过程处在哪个位置并不是很清楚，所以还是准备以 Server 端如何处理 Producer Client 的 Produce 请求为入口。但是 Server 端的内容较多，本篇文章并不能全部涵盖，涉及到其他内容，在本篇文章暂时先不详细讲述，后面会再分析，本篇文章会以 Server 处理 produce 为主线，主要详细讲解 Kafka 存储层的内容。
上篇文章在介绍完 Kafka 的 GroupCoordinator 之后，下面开始介绍 Kafka 存储层的内容，也就是 Kafka Server 端 Log 部分的内容，Log 部分是 Kafka 比较底层的代码，日志的读写、分段、清理和管理都是在这一部分完成的，内容还是比较多的，会分为三篇左右的文章介绍，本篇先介绍最简单的部分，主要是日志的基本概念、日志管理、日志刷新和日志清理四部分（后两个其实也属于日志管理，为便于讲解，这里分开讲述），日志的读写和分段将在下一篇讲述。
在 Kafka 的存储层这部分代码时，看到了很多地方使用操作系统的共享内存机制，Kafka 中所有日志文件的索引都是使用了 mmap 做内存映射，mmap 这块刚好也是一个值得深入学习的知识点，于是就就深入地看了一下、做了一下总结，本文的内容主要来自《深入理解操作系统》第三版 9.8 存储器映射部分。
突然发现距离上一篇文章，已经过去两个多月了，有两个月没有写博客了，之前定的是年前把这个系列写完，现在看来只能往后拖了，后面估计还有五篇文章左右，尽量在春节前完成吧。继续之前的内容开始讲解，这篇文章，主要是想把 GroupCoordinator 的内容总结一下，也算是开始了 Kafka Server 端的讲解，Kafka 的 Server 端主要有三块内容：GroupCoordinator、Controller 和 ReplicaManager，其中，GroupCoordinator 的内容是与 Consumer 端紧密结合在一起的，有一部分内容在前面已经断断续续介绍过，这里会做一个总结。
今天是第三次刷《肖生克的救赎》，记得第一次看的时候应该是在大学，具体是哪一年级，已经忘记了，第二次看的时候隐隐约约记得应该是假期在家的时候看的。这部电影就是让人有一种：心里不爽的时候，刷一遍就豁然开朗。如果你真正投入其中，这部电影可能会引起你得共鸣。触及你内心的深处，它会让你思考：
紧接着上篇文章，这篇文章讲述 Consumer 提供的两种 commit 机制和两种 partition 分配机制，具体如何使用是需要用户结合具体的场景进行选择，本文讲述一下其底层实现。
在前面两篇 Kafka Consumer 的文章中，Consumer Poll 模型这部分基本上已经完整结束，Consumer 这块的文章计划是要写五篇，这篇是 Consumer 这块的第三篇，本来计划是要从其中的三个小块细节内容着手，这三个地方有一个相同之处，那就是在 Kafka Consumer 中都提供了两个不同的解决方案，但具体怎么去使用是需要用户根据自己的业务场景去配置，这里会讲述其底层的具体实现（但为了阅读得更为方便，本来计划的这篇文章将拆分为两篇来，第一篇先讲述第一点，后面两点放在一起讲述）。
在上一篇问文章中已经介绍一个 Consumer 实例如何加入到一个 group 中，它是 Consumer Poll 模型第一步要做的事件，本文会完整讲述一个 Consumer 实例在 poll 模型过程中会做哪些事情，只有理解了 poll 模型才能更好地理解 Consumer 端的处理逻辑。
距离上一篇博客（2017-09-10），到现在已经过去一个多月了，理论上这篇文章在上个月就应该写完，无奈拖延症又犯了，一直以这部分过于复杂为借口拖了好久，这两天逼了自己一把，先整理出其中的一篇，后续要加把劲，要不然今年的年度计划（年底前把这个系列写完）就完不成了，废话到此为止，下面步入正文。在 Kafka 中，Consumer 的复杂度要比 producer 高出很多，对于 Producer 而言，没有 producer 组的概念的、也不需要 care offset 等问题，而 Consumer 就不一样了，它需要关注的内容很多，需要考虑分布式消费（Consumer Group），为了防止重复消费或者部分数据未消费需要考虑 offset，这些都对 Consumer 的设计以及 Server 对其处理提出了很高的要求。本来计划是先进行综述，然后再分别介绍各个模块，现在打算反过来，先介绍各个模块，最后再进行综述，本篇为 Consumer 源码分析开篇，先从一个 Consumer 实例如何加入一个 Consumer Group 讲起。
今天把 Kafka Producer 最后一部分给讲述一下，Producer 大部分内容都已经在前面几篇文章介绍过了，这里简单做个收尾，但并不是对前面的总结，本文从两块来讲述：RecordAccumulator 类的实现、Kafka Producer 如何保证其顺序性以及 Kafka Producer 的配置说明，每个 Producer 线程都会有一个 RecordAccumulator 对象，它负责缓存要发送 RecordBatch、记录发送的状态并且进行相应的处理，这里会详细讲述 Kafka Producer 如何保证单 Partition 的有序性。最后，简单介绍一下 Producer 的参数配置说明，只有正确地理解 Producer 相关的配置参数，才能更好地使用 Producer，发挥其相应的作用。
这里翻译一篇关于 Kafka 实践的文章，内容来自 DataWorks Summit/Hadoop Summit（Hadoop Summit）上一篇分享，PPT 见Apache Kafka Best Pratices，里面讲述了很多关于 Kafka 配置、监控、优化的内容，绝对是在实践中总结出的精华，有很大的借鉴参考意义，本文主要是根据 PPT 的内容进行翻译及适当补充。
本文是 Kafka 源码解析的第四篇，在写这篇文章之前，专门看了一下 Java NIO 相关的内容，只有理解了 Java NIO 模型才能更好地理解 NIO 在 Kafka 中是如何应用的以及 Producer 如何利用 Java NIO 构建其网络模型（不了解的，可以先看一下上一篇文章：谈一谈 Java IO 模型），同时，本文也是对 Producer 整个流程的一个总结，主要讲述以下两个问题：